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第卷第期计算机应用与软件..
年月.
基于共振峰增强的语音信号共振峰频率估计
王宏潘金贵
南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京
昌吉学院计算机应用研究所新疆昌吉
摘要针对线性预测方法提取语音信号共振峰频率的不足,提出了一种基于共振峰增强的共振峰频率估计算法,从而在不增加
运算量的情况下使共振峰频率的提取更加准确。实验结果表明,该算法在内提取前五个共振峰的性能都很好。
关键词语音信号共振峰增强线性预测


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为的不确定误差。
引言本文在分析语音信号级联无损声管模型和.
算法的基础上,提出一种基于共振峰增强的共振峰频率估计方
共振峰是表征语音信号特征的基本参数之一,它在语音信法。实验表明该方法较好地克服了传统分析方法的不足,
号合成、语音识别和语音编码等方面起着重要作用。共振峰能够准确快速地提取出语音浊音段的共振峰频率。
可以等效为声道系统函数的复极点对,由于人的声道平均长度
约为,而语音信号的能量主要集中在—,因此语音方法提取共振峰的不足
通常包含到个稳定的幅度较强的共振峰。要精确估计这
些共振峰频率很困难,因为产生语音信号的生理过程非常复声道的系统函数可以由一组预测系数唯一确定,因此
杂。目前,线性预测分析法仍然是计算速度比较快而通过分析能估计出声道调制的效果,即获得共振峰参数。
又极为有效的共振峰频率估计方法之一。方法的不足之处当然,分析阶数的选择很重要,它近视等于语音信号的抽
主要在于某些情况下会出现共振峰丢失或合并。针对这些不样频率,这是因为语音谱一般可用每具有对共轭极点的
足,人们已经提出一些改进方法,例如离轴谱变换法,但是改平均密度来表示声道造成的响应,于是采样频率为的
善效果不是很明显。语音信号的谱大约有风个极点。分析在大多数情况
也有研究者提出,先利用语音的谱初步估计出共振下能成功提取语音的共振峰参数,但是在某些情况下会发生下
峰频率,然后利用中心频率分别为各个共振峰频率的带通滤波述现象,从而造成共振峰频率的误判或漏判。
器分离语音中的共振峰分量,继而根据线谱对系数确定假峰干扰语音信号的谱峰一般是由共振峰引
出共振峰的中心频率。但是该方法相对分析法来说运算起的,但有时也会出现假峰。例如,为近视声门、唇辐射和鼻腔
复杂,且利用谱来初步估计共振峰本身就会带来误差。的谱效应,通常会在模型中附加—个极点,这就有可能
随着语音技术的发展,近年来也提出了一些新的共振峰参在频谱上造成假峰。当我们附加个极点时,在有些情况
数提取技术与方法,例如基于声道激励信号解卷积的倒谱分析下第二共振峰会分裂如第二共振峰的带宽较大时,其中带宽
法,基于逆滤波器的共振峰提取方法。此外,还有基于语音较大的一个就是假峰。这个假峰有时会被当作共振峰,从而引
非线性模型的共振峰估计方法,例如将语音信号分解为调制成起第、第共振峰的误判。虽然共振峰的带宽比较窄一般小
分的频域线性预测算法,基于·变换的共振峰参
数估计方法,等等。这些方法要么分析计算过程复杂,实时收稿日期:——。新疆自治区青年教师启动基金项目
性不足,要么许多参数需要根据人的主观经验确定,往往造成人。王